引言
近年来，在合理框架内求解优化问题的元启发式算法的发展引起了全球科学界的极大关注。本期介绍一种新的创新算法——星球死亡优化算法Star Death,SD。该算法从恒星死亡的物理过程中得到启发，提出一种新的轻量级元启发式算法。旨在建立精确、规则和最优的恒星死亡物理过程模型，以解决各种问题于2025年8月最新发表在 JCR 1区，中科院3区、新锐3区期刊 cluster computing。
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02. 数学建模
在一颗恒星中，其中心（核心）的所有能量都是通过一种叫做核聚变的过程产生的。结果，恒星中的能量以光和热的形式释放出来。热和光的能量通过光子传递。一个自由的光子，在真空中，被描述为一个自我维持的，自旋角动量量子化的螺旋波包，以光速运动。
1.初始化。 与其他优化算法类似，通过在定义的决策空间范围内随机初始化种群来开始搜索优质解决方案。
2. 在这个算法中，光子首先散射。然后，在确定精英光子、中心光子后，根据其他光子的位置在连续迭代中确定这两个光子的位置。为了移动精英光子，首先，光度率由下式确定：
这个参数直接影响到红巨星变成白矮星的过程，并控制着勘探和开发的数量。现在得到了光度率，接着计算光度水平。我们有
其中E是精英光子的位置，p是光子的位置。然后计算发射器速率
确定光子发射速率后，通过下式计算发射能级
最后，通过以下关系式得到精英光子的新位置
同样的过程发生在中心光子位移的一些变化上。要移动中心光子，必须首先获得密度率。它的方程和光度率方程很相似，所以我们有
光子密度是根据每个光子的密度率、中心光子和周围光子的位置来计算的。因此，为了计算光子密度，我们有
其中C是中心光子的位置，p是被研究光子的位置。现在我们需要确定聚变速率，我们有
在SD算法中，对于中心光子，核聚变的计算公式如下：
其中A为先前在Eq.(4)中使用的自适应参数。最后，通过以下关系得到中心光子的新位置
现在，有了得到的数据，就有可能得到核聚变过程中光子的位置。这样，通过平均精英光子和中心光子的两个位置，就可以得到融合后的光子位置，以及确定精英光子和中心光子的新位置后的光子位置。这个方程是
算法伪代码：
03. 对比验证
原文作者将SD已应用于57个CEC 2020实际问题和6个经典工程问题。作为具体应用，SD算法也用于解决动态负载均衡问题。结果总体上表明了该算法有效解决复杂优化问题的潜力。
参考文献
Harifi, S., Eghbali, R. & Mirhosseini, S.M. Star Death: a novel lightweight metaheuristic algorithm and its application for dynamic load-balancing in cluster computing. Cluster Comput 28, 596 (2025). https://doi.org/10.1007/s10586-025-05265-5.
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